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Enregistrement W4410842344 · doi:10.1139/cjm-2024-0196

Three-dimensional buckling model reveals the evolution of energy-driven biofilm wrinkle morphologies

2025· article· en· W4410842344 sur OpenAlexvenueno aff
Jin Wu, Jin Li, Jiankun Wang, Xiaoling Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiofilmWrinkleSubstrate (aquarium)Materials scienceBacillus subtilisStiffnessComposite materialBiophysicsBiologyBacteriaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On solid substrates, biofilms develop rich wrinkle morphologies during its growth. Based on the thin film buckling theory, we established a local three-dimensional biofilm/substrate buckling model, and explored the effects of mechanical forces, elastic modulus of the substrate, and biofilm thickness on the wrinkle morphology. We simulated the wrinkle evolution in various patterns of Bacillus subtilis biofilm growing on agar substrates with different stiffness and found that the biofilm wrinkling process is the process of internal energy release. The stiffness of the substrate changes the wrinkling time of the biofilm; The biofilm wrinkle morphology (patterns II, III, and IV) U internal and U internal / U 0 decrease with nutrient consumption, and the biofilm evolves towards lower energy consumption. In the early stages of biofilm growth (patterns I, II, and III), the harder the agar substrate, the larger the U friction and U friction / U 0 , which is less conducive to biofilm expansion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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